3.2.1. Nonlinear pattern classifiers

3.2.1. Nonlinear pattern classifiers
Taking up from the end of the previous works, the
features C and L=A were removed from the input data of the
classifier and so the results presented here refer to the input
made up of the four remaining features ða – e=A – R – PÞ:
In order to find the optimum number of neurons for the
intermediate layer of the nonlinear classifier, the empirical
criteria of gradually increasing the number of neurons in this
layer were used and consecutively the classification error
and performance were observed. This was carried out
considering the class of inclusion to be divided into linear
inclusion and nonlinear (a total of five classes), Fig. 3a, and
inclusion considered as only one class (total of four classes),
Fig. 3b. It was noted that in the first case, five classes, the
classifier reached a maximum performance (99.2%) and

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.2.1 การ classifiers รูปที่ไม่เชิงเส้น นำค่าจากจุดสิ้นสุดของงานก่อนหน้านี้ การคุณลักษณะ C และ L = A ได้ถูกเอาออกจากข้อมูลป้อนเข้าของการclassifier และ เพื่อผลลัพธ์ที่แสดงถึงการป้อนข้อมูลทำของ 4 เหลือห้อง ða – e = PÞ – R –: ในสั่งการ find หมายเลขสูงสุดของ neurons สำหรับการชั้นกลางของ classifier ไม่เชิงเส้น การประจักษ์เงื่อนไขของการเพิ่มจำนวนของ neurons นี้ค่อย ๆชั้นที่ใช้ติดต่อกันข้อผิดพลาด classificationและมีการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงาน นี้ได้ดำเนินการพิจารณาชั้นรวมมีการแบ่งเป็นเชิงเส้นรวม และไม่เชิงเส้น (ผลรวมของคลาส five), Fig. 3a และรวมเป็นชั้นเดียว (จำนวน 4 ชั้น),Fig. 3b ถูกตั้งข้อสังเกตว่า first กรณี five คลา การclassifier ถึงประสิทธิภาพสูงสุด (ร้อยละ 99.2) และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.2.1 รูปแบบ ERS คลาสสิกไฟไม่เชิงเส้น
การขึ้นจากสิ้นปีก่อนหน้างาน,
C คุณสมบัติและ L = ถูกถอดออกจากการป้อนข้อมูลของ
เอ้อจัดประเภท fi และเพื่อให้ผลที่นำเสนอนี้หมายถึงการป้อนข้อมูลที่
สร้างขึ้นจากสี่คุณสมบัติที่เหลือ da - e = - R - PTH:
เพื่อที่จะ Fi ครั้งจำนวนที่เหมาะสมของเซลล์ประสาทสำหรับ
ชั้นกลางเอ้อจัดประเภทเชิงประจักษ์
เกณฑ์ค่อยๆเพิ่มจำนวนของเซลล์ประสาทใน
ชั้นถูกนำมาใช้และติดต่อกันข้อผิดพลาดไอออนบวกคลาสสิกไฟ
และประสิทธิภาพการทำงานที่ถูกตั้งข้อสังเกต นี้ได้รับการดำเนินการ
พิจารณาระดับของการรวมที่จะแบ่งออกเป็นเชิงเส้น
และไม่เชิงเส้นรวม (รวมของไฟและชั้นเรียน), รูป 3a และ
รวมถือเป็นเพียงหนึ่งชั้น (รวมของสี่ชั้น),
รูป 3b มันถูกตั้งข้อสังเกตว่าในกรณีที่สายแรก, FI และเรียน
เอ้อจัดประเภทถึงประสิทธิภาพสูงสุด (99.2%) และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดำเนินงาน . เส้นลาย classi จึง ERS
สละจากจุดสิ้นสุดของงานก่อนหน้านี้
คุณสมบัติ C และ L = ถูกถอดออกจากการป้อนข้อมูลของ
classi จึง ER และดังนั้นผลลัพธ์ที่แสดงที่นี่อ้างถึงข้อมูล
สร้างขึ้นจากสี่เหลือðเป็นคุณลักษณะและ E = ( R ) p Þ :
เพื่อถ่ายทอดงานที่จำนวนเซลล์ประสาทในชั้นที่อยู่ระหว่างกลางของเส้น

classi จึงเอ้อ , เชิงประจักษ์เกณฑ์ของการค่อยๆเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นนี้
ใช้และติดต่อกันที่ classi จึงแลกเปลี่ยนข้อผิดพลาด
และประสิทธิภาพลดลง การพิจารณาระดับของการรวม

แบ่งเป็นเชิงเส้นและการไม่เชิงเส้น ( รวมจึงได้เรียน ) , รูปที่ 3A และ
รวมถือว่าเป็นเพียงหนึ่งชั้น ( 4 ชั้น ) ,
รูปที่ 3B .มันเป็นข้อสังเกตว่าในจึงตัดสินใจเดินทางกรณี จึงได้เรียน
classi จึงเอ้อถึงประสิทธิภาพสูงสุด ( 99.2% ) และ